Reflection、初のモデル Beam を公開 重みは Apache 2.0

米国の AI 企業 Reflection は 10 月 16 日、同社で初めてのモデル「Beam」を公開しました。高度なコーディング、推論、長い時間のエージェントの作業に向けた言語モデルで、重み(学習済みのモデルの中身)を Hugging Face で Apache License 2.0 のもとで公開しています。モデルの説明と、安全性の評価をまとめた技術の報告書も公開しました。

要点

• 総パラメーター 5,010 億、1 回の処理で使うのは 230 億の MoE 構成です。
• 文章を入力して文章で答えるモデルで、コンテキストは 100 万トークンです。
• 推論の深さを low から max までの 5 段階で選べます(既定は medium)。
• 重みは BF16・FP8・NVFP4 の 3 つの形と、出力を速くするための補助のモデルを公開しました。
• Artificial Analysis の総合の指標は 30 点で、米国の公開モデルでは 2 位でした。
• Ollama のクラウドでは、期間限定で無料で使えます。

Reflection は、40 を超える提携先と、モデルを動かす・学習し直す・エージェントに組み込むための仕組みをあわせて用意したとしています。Transformers・vLLM・SGLang・Unsloth などが公開の日から対応し、Reflection の API や提携先のクラウドでも使えます。Beam と一緒に学習した、端末で動かすエージェントの道具「Mirror CLI」もオープンソースで公開しています。

Artificial Analysis の評価では、Beam を上回る米国の公開モデルは Meta の Muse Spark Open(39 点)だけで、10 月 15 日に出た NVIDIA の Nemotron 3.5 Super VL(26 点)を上回りました。業務の自動化の評価 AutomationBench-AA は 48.5% と高かった一方、端末での作業を測る Terminal-Bench 4.0 は 3.0% と低い結果でした。知識の問題の正答率は 33% と高いものの、誤った答えを出す割合も 47% あったとしています。1 問あたりの出力のトークンは約 2 万 6,000 と少なめです。

日本の利用者にとって

Hugging Face のモデルの説明では、対応する言語として英語だけが挙げられています。ライセンスは Apache License 2.0 で、商用の利用や改変もできます。BF16 の重みは約 1TB あり、手元で動かすには大きな GPU の環境が要ります。

YOBITSUGI AI で使えるか

現時点では YOBITSUGI AI からは使えません。

出典

• Beam is now available(Reflection・2026年10月16日)
• Welcome Beam: a 501B open model you can own, customize, and scale(Hugging Face blog・2026年10月16日)
• Reflection's Beam is freely available on Ollama for a limited time(Ollama Blog・2026年10月16日)
• Reflection has released Beam, their first model launch(Artificial Analysis Articles・2026年10月16日)